车牌识别技术是一项对静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术,当然对于车辆动态视频也可以进行识别,但是对车辆的动态视频识别原理跟静态图像识别原理是一样,我们都知道视频是有图片的一帧一帧组成的,车牌识别算法也是对车辆的动态视频中抽取十到十五帧,然后通过对比选取其中最清晰的图像进行识别。而车牌识别系统组成一般为摄像设备、地感线圈、识别车牌号码的处理机(如计算机)、车牌识别算法和后台管理计费软件等。

算法的原理

整个车牌识别算法包括两个部分:车牌定位和车牌字符识别,后者还可继续细分为车牌字符的分割、融合以及字符识别。车牌字符识别部分主要是通过设计训练分类器完成。

882c2c503e40951d0ce52d7660c31916.png

车牌识别流程

1、车辆检测:识别车辆车型,确定这是一辆汽车而不是只是一个车牌;

2、图像采集和处理:边缘提取,进行灰度矫正对图像进行平滑处理;

3、车牌号码、颜色识别;

3、车牌字符识别;

4、输出结果;

车牌识别产品有五大核心总结

1、拍照全,除了常见的蓝牌、黄牌、警牌外,还包括了农用车牌、新能源车牌(绿牌)、教练车牌、大使馆车牌、还有最新出的应急车牌;

2、识别速度快,达到了毫秒级别,优化了识别算法和车牌定位;

3、车牌宽度低,识别距离远;

4、识别率高,

5、纯C代码编写

移动端车牌识别软件配置要求:操作系统:Android2.3以上、iOS6.0以上

移动端车牌识别软件硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上,1G RAM

移动端车牌识别软件摄像头:支持自动对焦,200万像素以上。

移动端车牌识别软件安装程序占用空间,3Mbytes

车牌识别算法的应用:

占道停车管理:占道停车收费

车辆保险:车险移动勘探

警务通:巡逻执勤,交警执法

智能停车管理:商场、小区停车场收费管理

Logo

CSDN联合极客时间,共同打造面向开发者的精品内容学习社区,助力成长!

更多推荐